2019-2020年高中数学 统计案例复习指导 北师大版选修2-3

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1、2019-2020年高中数学统计案例复习指导北师大版选修2-3一、知识网络二、重要内容提示1、独立性检验的基本思想类似于数学中的反证法。其目的是为了确认“两个分类变量有关系”这一结论成立的可信程度。它首先假设结论不成立,即结论“两个分类变量没有关系”成立,在该假设下,构造的随机变量的值应该很小。如果由观测数据计算得到的的观测值很大,则在一定程度上说明假设不合理。因此根据随机变量的含义,可以通过概率式的评价来确定该假设不合理的程度,如果,则说明该假设不合理的程度是99%,从而可以认为“两个分类变量有关系”这一结论成立的可信程度为99%.2、统计量和临界值:统计量是统计学中的一

2、个非常有用的统计量,它是根据概率的统计定义和事件的独立性得到的,其计算公式是,利用它的大小可以决定是否拒绝原来的统计假设,如果计算出的值较大,就拒绝假设;如果值较小,就接受假设。经过对统计量分布的研究和大量的试验数据已经得到了一些临界值,其中比较有用的有两个:3.841和6.635,在对具体问题进行独立性检验时,把计算出的值与以上两个临界值进行对比,从而确定两个事件的关系。3、独立性检验的步骤:使用统计量作2×2列联表的独立性检验的步骤是:(1)检查2×2列联表中的数据是否符合要求;(2)由公式计算出的值;(3)将的值与两个临界值进行对比,进而作出统计推断:如果计算出的,有

3、95%的把握说两个事件有关;如果计算出的,有99%的把握说两个事件有关;如果计算出的,则认为两个事件是无关的。4、回归分析(1)回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析,回归分析分为线性回归分析和非线性回归分析,对于非线性回归分析,往往需要利用转换变量的方法进行转化,转化为线性回归问题求解。(2)相关系数:对于两个变量x,y,我们把r叫做变量x与y之间的样本相关系数,用它来衡量两个变量之间的线性相关程度。一、典型例题分析1、独立性检验例1、为了判断高中三年级学生选修文科是否与性别有关,现随机抽取50名学生,得到如下2×2列联表:理科文科男1310女720已知根据表中数

4、据,则认为选修文科与性别有关系出错的可能性为.解析:根据表中数据,,由于,故有95%的把握认为选修文科与性别有关系,所以认为选修文科与性别有关系出错的可能性为5%.点评:因为由观测数据计算得到的的观测值大于,所以“两个分类变量有关系”的假设成立,即两个事件是相关的,我们下此结论出错的可能性是非常小的。练习:为考察药物A预防B疾病的效果,进行动物试验,得到如下药物效果试验的列联表:患者未患者合计服用药104555没服用药203050合计3075105经计算,随机变量,请利用下表和独立性检验的思想方法,估计有(用百分数表示)的把握认为“药物A与可预防疾病B有关系”。0.500.

5、400.250.150.100.050.0250.010.0050.0010.460.711.322.072.713.845.0246.6357.87910.828答案:%2、变量的相关性例2(xx广东碧桂圆)已知10只狗的血球体积及红血球的测量值如下:x45424648423558403950y6.536.309.257.506.995.909.496.206.557.72x(血球体积,mm),y(血红球数,百万)(1)画出上表的散点图;(2)求出回归直线并且画出图形(3)回归直线必经过的一点是哪一点?(1)解:(1)见下图(2)设回归直线为,则,所以所求回归直线的方程为

6、,图形如下:故可得到从而得回归直线方程是.(图形略)点评:判断两个变量之间是否具有线性相关性的主要方法就是利用散点图,将各组数据对应的点在坐标系中画出具有线性相关性,可由最小二乘法求出其回归直线方程,然后用于指导实践;如果这些点毫无规律、杂乱无章,则认为这两个变量之间不具有线性相关性。3、回归分析以及综合性问题例3班主任为了对本班学生的考试成绩进行分析,决定从全班25名女同学,15名男同学中随机抽取一个容量为8的样本进行分析.(Ⅰ)如果按性别比例分层抽样,可以得到多少个不同的样本?(只要求写出算式即可,不必计算出结果).(Ⅱ)随机抽出8位,他们的数学分数从小到大排序是:60

7、、65、70、75、80、85、90、95,物理分数从小到大排序是:72、77、80、84、88、90、93、95.(1)若规定85分以上(包括85分)为优秀,求这8位同学中恰有3位同学的数学和物理分数均为优秀的概率;(2)若这8位同学的数学、物理分数对应如下表:学生编号12345678数学分数x6065707580859095物理分数y7277808488909395根据上表数据用变量y与x的相关系数或散点图说明物理成绩y与数学成绩x之间是否具有线性相关性?如果具有线性相关性,求y与x的线性回归方程(系数精确到0

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